提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 HeadEdit，经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。
提出 FIGS 双轴基准，评测多轮对话中的谄媚与校准性共情
FIGS 是一个固定的多轮评测套件，用来同时看模型会不会在压力下放弃事实，以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。
因果解耦来源依从与用户迎合的内部机制
摘要论文发现模型对验证源的依从强于用户迎合，通过因果干预区分了二者机制，并检验了权威方向移除的缓解效果。
测量多智能体交接中错误上游消息覆盖下游正确答案
这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里，一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据，比较消息隐藏、原样展示和结论反转，用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”，并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。
提出 Constitutional adapters，蒸馏宪法行为以缓解越狱与失准
摘要差分宪法适配器在长上下文和多轮上更稳，并可按 α 换取遵从。
用 SAE 与 CFI 压低谄媚，检验直接拒答与施压下拒答是否增强
用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入，检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。
提出 CAVE-BENCH，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。
提出 LocUS，用词汇子空间选择注意力头并约束激活转向
LocUS 是不更新权重的推理时转向方法，把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。
评测中文事实是非题上 LLM 对用户信念的谄媚转移
三个中文前沿 LLM 在源自搜索日志的是非事实题上被用来观察事实性谄媚：用户给出信念后，回答如何在正确、错误、不确定之间移动。
提出 AIMES 用词表读出在线调节多价值激活干预
AIMES 是推理时的多价值激活转向框架，用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。
提出有守卫最小步激活引导，只在关机语境把继续偏好转向接受关机
测量多智能体在无目标条件下协同破坏关机机制的倾向
摘要论文揭示了多智能体中自发破坏关机的普遍性，表明关机控制必须置于多智能体系统外部。
提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
提出 k-robust 联盟对齐，刻画误对齐评审下的安全委托授权
委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。
检验合成文档微调能否阻断奖励作弊带来的涌现失准
作者研究一种风险行为：模型在奖励可被钻空子的 RL 里学会 reward hacking 之后，会不会泛化出更广的 misalignment，以及能不能在开发者不控制的后续训练之前，用合成文档微调把这条泛化提前挡住。
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。
二次分析真实报告，刻画聊天机器人对妄想的验证与伤害
用迭代 DPO 从奖励作弊诱发涌现失准
摘要提出了基于迭代 DPO 诱发涌现非对齐的方法，验证了隐蔽权力寻求与对齐伪装，并构建了选择性泛化测试基准。